従属事象とは？独立事象との違いを確率の基本からわかりやすく解説

従属事象（じゅうぞくじしょう）とは、確率論においてある事象の起こり方が、別の事象の結果に影響を受ける関係にある事象を指します。主に統計学や情報処理、データ分析の基礎として学ばれる重要な概念で、情報処理技術者試験などでも頻出です。

従属事象の基本的な考え方

従属事象では、先に起きた事象によって、後に起きる事象の確率が変化します。つまり、事象同士が独立していない状態です。

例えば、袋の中に赤玉2個、青玉1個が入っているとします。1回目に赤玉を取り出して戻さず、2回目に青玉を取り出す確率は、1回目の結果によって変わります。このようなケースが従属事象の典型例です。

従属事象の確率の求め方

従属事象の同時確率は、条件付き確率を用いて計算します。事象Aが起きた後に事象Bが起きる確率は、次の式で表されます。

P(AかつB) ＝ P(A) × P(B｜A)

ここでP(B｜A)は、「Aが起きたという条件のもとでBが起きる確率」を意味します。

独立事象との違い

従属事象と対比される概念が独立事象です。独立事象では、一方の事象が起きても、もう一方の事象の確率は変わりません。

• 従属事象：一方の結果が他方の確率に影響する
• 独立事象：互いに影響しない

この違いを正しく理解することが、確率問題を解く上で非常に重要です。

IT分野や試験での活用例

従属事象は、データ分析や品質管理、シミュレーションなどの分野で活用されます。また、情報処理技術者試験では、条件付き確率を絡めた問題として出題されることが多く、基礎知識として押さえておく必要があります。

まとめ

従属事象とは、事象同士が影響し合い、確率が変化する関係を指します。条件付き確率の考え方とセットで理解することで、確率論の理解が深まり、試験対策や実務にも役立ちます。

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